University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

GelNeuro: A Sensing-Computing Integrated Neuromorphic Tactile System for Texture Recognition

GelNeuro：面向纹理识别的感算融合神经形态触觉系统

Luoyang Bian, Xinpan Meng, Zhenghua Ma, Houcheng Li, Long Cheng

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 针对现有神经形态触觉系统依赖主机预处理的问题，提出GelNeuro感算融合系统，搭配硬件感知权重钳位策略，实现低功耗高准确率的端侧纹理识别。

Comments The authors withdraw this preprint as the work requires substantial revision and additional validation. The current version is not suitable for public dissemination, and further development of the research is needed

Bridging the Manifold Gap: Riemannian Residual Line Search for One-Step Image Editing

弥合流形差距：黎曼残差线搜索用于一步图像编辑

Hongzhu Yi, Zhongtian Luo, Tong Li, Yiyan Fan, Jungang Xu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； WashU（华盛顿大学） ； SHU（上海大学） 纠错

AI总结 针对一步扩散编辑中固定更新强度无法兼顾目标提示和源图像保真度的问题，提出黎曼残差线搜索方法，通过局部时间曲率估计和残差路径选择，在PIE-Bench++上达到SOTA。

Incantation: Natural Language as the Action Interface for Multi-Entity Video World Models

Incantation: 自然语言作为多实体视频世界模型的动作接口

Shangwen Zhu, Qianyu Peng, Zhao Pu, Zhilei Shu, Xiangrui Ke, Zhaohu Xing, Zizhao Tong, Zeqing Wang, Xinyu Cui, Zian Zheng, Huangji Wang, Jian Zhao, Yeying Jin, Fan Cheng, Ruili Feng

机构 * SJTU（上海交通大学） ； NVIDIA Research（英伟达研究） ； USTC（中国科学技术大学） ； UCAS（乌兹别克斯坦科学院） ； NUS（新加坡国立大学） ； UWaterloo（滑铁卢大学） ； HKUST（香港理工大学） ； HKU（香港大学） ； ZGCA（浙江大学） 纠错

AI总结 本研究提出了一种基于自然语言的动作接口，用于多实体视频世界模型，解决了传统接口在细粒度多实体控制和跨实体、跨世界泛化能力上的不足，通过引入自然语言条件化实现了更强大的表达能力。

InCoM: Intent-Driven Perception and Structured Coordination for Mobile Manipulation

InCoM：基于意图的感知与结构化协调用于移动操作

Jiahao Liu, Cui Wenbo, Zhongpu Xia, Yongliang Wang, Haoran Li, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； AnyverseDynamics 纠错

AI总结 InCoM通过意图驱动的感知和结构化协调框架，解决移动操作中基座与机械臂动作耦合及感知注意力分配问题，提升任务成功率。

PivotMerge: Bridging Heterogeneous Multimodal Pre-training via Post-Alignment Model Merging

PivotMerge: 通过后对齐模型融合弥合异构多模态预训练

Zibo Shao, Baochen Xiong, Xiaoshan Yang, Yaguang Song, Qimeng Zhang, Haifeng Chen, Changsheng Xu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Data Science and Artificial Intelligence Research Institute, China United Network Communications Group Co., Ltd.（中国联合网络通信集团有限公司数据科学与人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出PivotMerge框架，通过后对齐模型融合技术，解决多模态预训练中跨模态对齐能力整合问题，提升模型统一语义空间的构建效果。

Towards Temporal Compositional Reasoning in Long-Form Sports Videos

长期体育视频中的时间组成推理方法

Siyu Cao, Lu Zhang, Ruizhe Zeng, Zhi-yong Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） 纠错

AI总结 本文提出SportsTime基准和CoTR方法，通过时间接地证据组成提升体育视频长期推理能力，优于现有多模态大语言模型。

AeroRAG: Structured Multimodal Retrieval-Augmented LLM for Fine-Grained Aerial Visual Reasoning

AeroRAG：结构化多模态检索增强型LLM用于细粒度航空视觉推理

Junxiao Xue, Quan Deng, Tingqi Hu, Meicong Si, Xinyi Yin, Yunyun Shi, Xuecheng Wu

机构 * Research Center for Space Computing System, Zhejiang Lab, Hangzhou（杭州浙大实验室空间计算系统研究中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou（中国科学院大学杭州高等研究院） ； School of Cyber Science and Engineering, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出AeroRAG，通过结构化场景图引导的多模态检索增强生成框架，解决航空场景中视觉问答的挑战，提升对小物体、数量、位置及物体关系的推理能力。

IP-SAM: Rethinking Prompt-Conditioned Segmentation for Prompt-Absent Deployment

IP-SAM：基于提示空间的提示缺失伪装目标检测

Huiyao Zhang, Jin Bai, Rui Guo, JianWen Tan, HongFei Wang, Ye Li

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Technology and Engineering Center for Space Utilization, Chinese Academy of Sciences（中国科学院空间应用工程与技术中心） 纠错

AI总结 IP-SAM通过提示空间条件化方法解决提示缺失的伪装目标检测问题，提出自提示生成器和提示空间门控机制，实现无需外部提示的高精度分割。

VehAnchor: Metadata-Free Metric Scale Recovery from Vehicle Cues in Aerial Imagery

VANGUARD：用于GPS受限环境下的无人机车辆锚定地面采样距离估计

Yifei Chen, Chenqian Le, Jiayi Cheng, Xupeng Chen

机构 * Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（中国科学院航空航天信息研究所） ； Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学工学院） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学电子电气与通信工程学院） 纠错

AI总结 VANGUARD通过利用车辆锚点和核密度估计，为无人机在GPS受限环境中提供可靠地面采样距离估计，降低空间推理中的误差和失败率。